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剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
最强协作模型？MiniMax M2.7 实测：AI开始更会合作了 | Claude Teams
MiniMax M2.7模型发布，强调模型自我进化、Agent Harness和Agent Teams。它能构建复杂Agent Harness，完成高难度生产力任务。其能力达国际一线水平，在多测试中成绩优异。还介绍了Harness、Agent Teams等概念及应用场景。
我去，真有这种，Openclaw 增强工具，ClawRouter 让 AI Agent 自己选模型、自己付钱，还能把 LLM 成本打下来 90%，爽～～
ClawRouter是开源本地LLM Router / Proxy，支持55+模型，能让AI Agent自动选模型、付费，将LLM成本降90%。它解决路由、支付等问题，适合做AI Agent、编程工具等产品的开发者。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神！首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex，生成效率提4倍
10月29日，Cursor 2.0发布Composer大模型，效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法，如强化学习、平衡训练与推理负载等，还提及未来方向及研发反思。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
独家｜RoboScience 机器科学完成10亿元融资，资金将用于强化 VLOA 大模型与本体
AI科技评论独家消息，RoboScience机器科学近日完成10亿元A轮融资，将深化VLOA大模型技术，推进自研机器人本体工程化与量产。其VLOA大模型有创新性架构，能实现通用泛化，还将发布自研机器人本体。
清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢GPT-5.6和Opus 5
UIUC学者联合清华初创团队Astraculum，围绕LLM部署阶段持续学习问题展开研究，提出Social World Model框架，基于预测市场数据测试，经自蒸馏的7B模型击败了GPT-5.6等多款前沿大模型，还搭建了专用MLOps引擎TrajOps。
Skills刚火，就有零Skill的Agent来了…
Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。